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集裝箱跨運車
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整體規劃邏輯為 “上層全局調度規劃 + 下層實時運動規劃”，簡潔梳理核心規劃原則、技術體系、關鍵功能和適配場景如下，貼合集裝箱堆場實際作業需求：
一、核心規劃原則（適配堆場作業核心需求）
效率優先，兼顧優先級：優先滿足裝卸船、集卡交接等核心高優先級作業，規劃最短作業路徑；同優先級作業按 “就近原則” 規劃，減少空駛距離，提升單車作業效率。
安全第一，動態避障：將堆場靜態設施（箱位、立柱、通道邊界）和動態障礙（其他跨運車、AGV、集卡、臨時作業設備）均納入規劃考量，保證行駛過程中與障礙物保持安全距離，杜絕碰撞。
空間最優，通道復用：適配堆場密集箱區的窄通道特性，合理規劃會車、讓行、轉向區域，最大化復用堆場通道，避免通道擁堵，提升整體堆場的車輛通行效率。
實時調整，容錯性強：作業過程中遇突發情況（如箱體移位、設備故障、臨時加單），可快速重新規劃路徑，無需人工介入，保證作業連續性。
二、兩層核心規劃體系（從全局到局部，層層落地）
無人跨運車的路徑規劃并非單一算法實現，而是上層系統調度 + 下層車輛執行的協同體系，與碼頭 / 堆場管理系統數據實時互通，規劃結果直接下發至車輛執行。
1. 上層全局路徑規劃（TOS/YMS 層，宏觀規劃）
規劃主體：由堆場管理系統（YMS）結合碼頭操作系統（TOS）完成，基于堆場電子地圖（含箱區、箱位、通道、裝卸點、禁行區等精準地理信息）。
核心任務：接收作業任務（如提箱、落箱、倒箱、集卡交接），根據車輛當前位置、目標箱位 / 裝卸點、堆場箱區布局、作業優先級、車輛實時狀態（電量、負載），為每臺無人跨運車規劃全局最優的主路徑（起點→行駛通道→目標點），同時分配車輛作業順序，避免多車在同一通道擁堵。
核心算法：以Dijkstra 算法、A * 算法為基礎，結合堆場場景做優化（如加入通道寬度、轉向限制、會車成本），實現最短路徑 + 最少時間的全局規劃。
2. 下層實時運動規劃（車載控制系統層，微觀執行）
規劃主體：由無人跨運車的車載智能控制系統完成，基于車載傳感器實時采集的環境數據。
核心任務：接收上層規劃的主路徑，將其拆解為連續的行駛指令（速度、轉向、制動）；同時實時檢測行駛過程中的動態障礙，完成局部路徑調整和避障規劃，保證車輛按規劃精準、安全行駛。
核心算法：采用動態窗口法（DWA）、人工勢場法、快速探索隨機樹（RRT*），適配動態環境，快速生成無碰撞的局部最優路徑，兼顧行駛平穩性（適配集裝箱重載吊運，避免箱體擺動）。
三、核心關鍵功能（貼合堆場作業的動態特性）
高精度電子地圖建模：堆場提前建立厘米級精度的數字孿生電子地圖，標注所有靜態要素（箱位坐標、通道邊界、禁行區、裝卸點），并實時更新箱體位置、臨時施工區域等信息，為路徑規劃提供精準地理基礎。
動態障礙檢測與避障：車載配備激光雷達、視覺相機、毫米波雷達，360° 無死角檢測周邊動態障礙（其他跨運車、集卡、人員），檢測距離可達 50m 以上；遇障礙時自動執行減速、停車、繞行、讓行策略，障礙清除后自動恢復原路徑，或重新規劃局部路徑。
多車協同調度與防擁堵：規劃系統實時監控所有無人跨運車的位置和作業狀態，對交匯、會車的車輛提前規劃讓行順序和會車區域；對擁堵風險高的通道，采用單向通行、分時通行策略，避免多車同時進入造成擁堵。
路徑重規劃與任務調整：作業中遇突發故障（車輛、箱體）、臨時作業任務、堆場環境變化（如新增禁行區），系統可在 1~3 秒內完成路徑重規劃，同時調整作業順序，保證整體作業不受影響；車輛低電量時，自動規劃充電路徑，完成充電后再繼續作業。
精準定位與路徑跟蹤：結合衛星定位（RTK-GNSS）、激光 SLAM、慣導定位實現厘米級定位（定位精度 ±3cm），保證車輛嚴格按規劃路徑行駛，無偏移；同時通過變頻精準驅動，實現低速平穩行駛（重載時行駛速度 5~10km/h），避免箱體擺動影響作業。
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